蚂蚁一面面经

想问问大家阿里现在笔试都有些什么题型哇，大概考一些什么内容，AI应用研发岗，面试官约了周四面试让我周三把笔试做了😭

发点面经攒攒人品～1-项目拷打2- 后来有哪些比较经典的基于Transformer的语言模型，Qwen相比于原始Transformer有哪些结构上的改动3- 了解RLHF吗，DPO和PPO有什么区别，Loss是什么样的，各自的优缺点是什么4- 介绍一下CLIP，还了解什么其他的对比学习方法5- 开放题：了解哪些多模态大模型，目前多模态大模型最大的问题是什么6- 代码：1143.最长公共子序列

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1*项目拷打2* 实习拷打3* KL 散度的数学意义是什么？在模型对齐（如 PPO/DPO）中起什么作用？4* MoE架构的具体实现原理是什么？路由（Router）是如何工作的？5* 面对模型在生成过程中出现循环、重复回答的问题，有哪些解决办法？6* BM25 算法的数学原理是什么？它相比于简单的 TF-IDF 有哪些改进？7* Agent 系统中的LangGraph是如何搭建的？其 Memory 组件的工作机制是怎样的？8* 如果单次生成的任务量远大于模型的 Max Tokens 限制，如何实现断点继续生成？9* Transformer 中 Attention 的本质是什么？请从数学角度解释。10* 为什么在计算 Attention 时需要进行Scaling11* Self-Attention 和 Cross-Attention 在作用和输入来源上有什么区别？12* 面对极长序列Attention 的 O(L^2) 复杂度问题目前有哪些主流解决方案？13* 在 Agent 多轮对话任务中，Attention 机制的局限性体现在哪些方面？14* 为什么模型在长上下文对话中容易出现“信息遗忘”？有哪些缓解机制？15* 介绍 SFT的流程，以及如何构建高质量、多样化的数据集？16* 在什么业务场景下，必须引入 RLHF 或 DPO 这种偏好对齐技术？17* MinerU 在解析复杂的工业文档（如图文混排）时，具体的处理逻辑是怎样的？18* 在多模态检索中，文本和图片是如何映射到同一个统一向量空间的？19* Ragas 评测框架中的 Faithfulness 和 Answer Relevance 指标的具体计算逻辑是什么？

1.追问上段实习相关内容2.LLM幻觉如何解决3.RAG数据源如何解决时效问题，知识过期了怎么办4.MCP的三个原语解释区别5.用过什么厂商的AI产品逐个说特点6.底层模型一样，不同的Agent产品一样吗，举例子7.上段实习中自己发现过什么团队或者公司的问题8.自己最近在研究什么有趣的事情9.在学校的课程中学到了什么真正的知识分享一下10.有没有拿过奖学金11.你的优点是什么------无八股手撕